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IARPA着眼用于情报分析的多光谱成像的数据融合

归档日期:05-16       文本归类:多光谱图像      文章编辑:爱尚语录

  [据军事宇航网站2019年4月15日报道] 美国情报专家正在调研一个项目,将基于卫星的多光谱成像传感器和可见光传感器的数据融合起来,进而从太空探测重型建筑项目和高速公路建设。

  2019年4月12日,美国情报先期研究计划局(IARPA)官员在华盛顿发布了一份关于天基机器自动识别技术(SMART)项目的广泛机构公告草案(IARPA-BAA-19-04)。

  SMART项目将依靠卫星摄像头提供的地理信息,开发多光谱和多时相传感器处理技术,该技术覆盖红外和多光谱传感器的数据,能够大大简化情报分析人员的工作。

  如今,许多空间和机载传感器可以提供适合于地理情报(GEOINT)的图像。SMART将证明,在没有其他图像的情况下,通过数据融合收集到的GEOINT比将几个图像中收集到的GEOINT简单相加的总和要大。

  IARPA的官员表示,这一想法是为了减少单传感器数据固有的不确定性,并通过开发工具,来帮助分析人员使用大数据分析情报图像,从而减少远远超出情报分析人员负担的情报图像数据的数据量。

  GEOINT数据量持续增长,与此同时,分析人员在分析基于空间的数据的数量、多样性和速度方面遇到了困难。IARPA正在寻求研制一种基于光谱和时相的天基图像数据融合工具,实现对人造工程的自动广域搜索、监测和分析。

  尽管一个传感器的分辨率可能足以探测到变化和人为干扰,但由于卫星信号不确定或天气变化的影响,情报专家仍无法长期分析图像。

  IARPA的专家们希望推动以下技术的发展:可以扩展到巨大数据集的高性能分析技术;数据挖掘、排序与可视化;以及图像分析工具,比如对人造工程的自动广域搜索。

  IARPA的专家们希望通过融合几种不同的光电传感器的数据,来提高探测和监测人为干扰的能力,从而跟踪重大建设项目的进展。

  该计划将集中于五个研究重点:通过融合来自军事、政府和商业卫星的数据来探测人为干扰;应用机器学习改进中分辨率成像卫星的图像数据;提高变化检测精度;利用SMART技术进行情报收集;减少数据融合中的不确定性。

  IARPA希望有兴趣查看计划详情的公司,可以在线访问以下网站。相关的评论、问题、建议修改和反馈请于2019年5月10日之前发送到邮箱。(工业和信息化部电子第一研究所 宋文文)返回搜狐,查看更多

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